Jueves, 30 de noviembre de 2023, de 05.00 a 06.00 hs Horario de Ohio (US)
Webinar en inglés
¿Cómo puede su empresa adoptar con confianza la IA generativa y los modelos Large Language Models (LLM)?
Esa es la pregunta que surge en la mente de las personas mientras lidian con problemas como los prejuicios y las alucinaciones, y brindaremos la respuesta en nuestro próximo seminario web.
Únase a mí el 30 de noviembre para esta charla informal de 60 minutos con mi colega Nick y nuestros invitados especiales, el Dr. Ali Arsanjani, Google Cloud y Geraldene Munsamy, Basecamp Research.
Discutiremos:
• La distinción entre IA generativa y LLM
• Las oportunidades y desafíos que enfrentan las empresas en su adopción de LLM
• La diferencia entre basar un LLM con una base de datos vectorial y un gráfico de conocimiento
• Cómo un gráfico de conocimiento de Neo4j puede ayudar a su organización a adoptar la IA generativa con confianza
¿Qué son los "Large Language Models" (LLM)?
Los "Large Language Models" (LLM) o "Modelos de Lenguaje de Gran Escala" son sistemas avanzados de inteligencia artificial diseñados para entender, generar y manipular el lenguaje humano. Estos modelos se basan en redes neuronales profundas, específicamente en una arquitectura conocida como "transformadores", y son entrenados con enormes cantidades de texto para aprender patrones, estructuras y matices del lenguaje. Aquí están algunas características y funcionalidades clave de estos modelos:
1. **Capacidad de Comprensión y Generación de Texto**: Los LLM pueden leer, comprender y generar texto, lo que los hace útiles para tareas como responder preguntas, redactar textos, traducir idiomas y más.
2. **Aprendizaje de Patrones de Lenguaje**: Al ser entrenados con grandes volúmenes de texto, estos modelos aprenden patrones de lenguaje, gramática, y contexto, lo que les permite generar respuestas coherentes y relevantes.
3. **Aplicaciones en Diversos Campos**: Se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta análisis de texto, pasando por sistemas de recomendación y más.
4. **Entrenamiento y Ajuste**: Los LLM generalmente requieren un proceso de entrenamiento intensivo en recursos, pero una vez entrenados, pueden ser ajustados o "afinados" para tareas o dominios específicos.
5. **Interacción en Lenguaje Natural**: Estos modelos pueden interactuar en lenguaje natural, lo que los hace accesibles para usuarios sin experiencia técnica en programación.
6. **Desafíos Éticos y de Sesgo**: Los LLM enfrentan desafíos relacionados con el sesgo en los datos de entrenamiento y cuestiones éticas, como la privacidad y el uso responsable.
7. **Evolución y Mejoras Continuas**: La tecnología detrás de los LLM está en constante evolución, con mejoras en precisión, capacidad de respuesta y adaptabilidad.
Estos modelos son una parte fundamental de la actual ola de avances en inteligencia artificial y están impulsando una transformación significativa en la forma en que interactuamos y utilizamos el lenguaje en el contexto digital.
